Использование методов имитационного моделирования при разработке ур в условиях риска и неопределенности

Имитация – это попытка дублировать особенности, внешний вид и характеристики реальной системы.

В случае, когда существует два и более факторов неопределенности, для разработки УР применяются методы имитационного моделирования.

Имитационные методы применяются в основном в следующих случаях:

1. при моделирования сложных, комплексных операций, где присутствует много взаимодействующих случайных факторов

2. при проверке применимости более простых аналитических методов и выяснении условий их применимости

Недостатки обычных аналитических методов в том, что они неизбежно требуют определенных допущений и упрощений, поэтому применимость этих методов можно оценить только с помощью имитационного моделирования.

Но у имитационных методов так же есть недостатки:

• большая потребность во времени

• громоздкость и трудоемкость

• оптимальное решение ищется «на ощупь»

• полученный результат часто является трудно обозримым

Идея метода имитационного моделирования: вместо того, чтобы использовать аналитические формулы, мы производим розыгрыш какого-то явления.

Метод Монте-Карло

Имитационное моделирование осуществляется в 5 этапов:

1. Выбор критериев, по которому будет выбираться альтернатива

2. Выявление наиболее важных факторов, источников риска

3. Разработка модели, связь целевой функции и выбранных факторов

4. Сбор информации относительно закона распределения выбранных случайных факторов

5. Имитация-реализация модели:

5.1 Установление распределения вероятности для случайных величин

5.2 Построение интегрального (кумулятивного, с нарастающим итогом, суммарного) распределения вероятности для всех случайных величин

5.3 Установление интервала случайных чисел для всех переменных

5.4 Генерация случайных чисел

5.5 Имитация путем большого количества попыток

6. Анализ результатов

Недостатки:

• Громоздкость, требует большого количества времени

• Не находим оптимального решения, а находим более или менее удачное решение, двигаясь на ощупь.

Спрос на автомобили:

Спрос	Частота	Вероятность	Сумма вероятностей	Интервалы случайных величин
0	5	0,05	0,05	00-04
1	10	0,1	0,15	05-14
2	20	0,2	0,35	15-34
3	30	0,3	0,65	35-64
4	20	0,2	0,85	65-84
5	15	0,15	1,00	85-99
	100	1,00

Каждый шар можно вынуть с одной вероятность.

Далее разыгрываем спрос на последующие 4 дня:

День	Случайное число	Спрос
1	52	3
2	37	3
3	82	4
4	69	4

Средний спрос = 4,25 авто в день. Такие розыгрыши проводятся несколько раз, обычно на компьютере. Более 60% компаний используют этот метод на практике.

44